Jak projektować systemy uczenia maszynowego

• Verfasst von: Huyen, Chip [VerfasserIn]
• Titel: Jak projektować systemy uczenia maszynowego
• Titelzusatz: iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy
• Mitwirkende: Janusz, Jacek [ÜbersetzerIn]
• Werktitel: Designing machine learning systems
• Verf.angabe: Chip Huyen ; tłumaczenie, Jacek Janusz
• Ausgabe: [First edition].
• Verlagsort: Gliwice
• Verlag: Helion
• E-Jahr: 2023
• Jahr: [2023]
• Umfang: 1 online resource (344 pages)
• Illustrationen: illustrations
• Fussnoten: Includes bibliographical references and index
• ISBN: 978-83-283-9913-6
• ISBN: 83-283-9913-X
• Datenträger: Online-Ressource
• Sprache: pol
• K10plus-PPN: 1850983208
• K10plus-PPN:
  Universitätsbibliothek
• Lokale URL UB: Zum Volltext
• Lokale URL UB: Bibliothek der Medizinischen Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg
• Bibliothek/Idn: UW / m4343641945
• Lokale URL Inst.: Zum Volltext

Abstract

Systemy uczenia maszynowego (ML) charakteryzują się złożonością i unikatowością. Zmiana w jednym z wielu komponentów może istotnie wpłynąć na całość. Zastosowane w modelach dane diametralnie różnią się od siebie w poszczególnych przypadkach użycia. To wszystko sprawia, że bardzo trudno jest stworzyć taki system, jeśli każdy komponent zostaje zaprojektowany oddzielnie. Aby zbudować aplikację korzystającą z ML i nadającą się do wdrożenia w środowisku produkcyjnym, konieczne jest podejmowanie decyzji projektowych z uwzględnieniem cech systemu jako całości. To książka przeznaczona dla inżynierów, którzy chcą stosować systemy uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych. Zaprezentowano w niej systemy ML używane w szybko rozwijających się startupach, a także przedstawiono holistyczne podejście do ich projektowania ― z uwzględnieniem różnych komponentów systemu i celów osób zaangażowanych w proces. Dużo uwagi poświęcono analizie decyzji projektowych, dotyczących między innymi sposobu tworzenia i przetwarzania danych treningowych, wyboru wskaźników, częstotliwości ponownego treningu modelu czy techniki monitorowania pracy aplikacji. Zaprezentowana tu koncepcja iteracyjna natomiast pozwala na uzyskanie pewności, że podejmowane decyzje są optymalne z punktu widzenia pracy całości systemu. Co ważne, poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane rzeczywistymi studiami przypadków.